Tirer parti de l'IA générative : comment les DAF peuvent-ils transformer les informations en temps réel en décisions proactives ?

Les prévisions, les analyses et la prise de décision en temps réel sont désormais essentielles pour les organisations financières proactives. En tant que DAF et responsables financiers senior, nous n'avons plus besoin d'attendre une clôture manuelle de fin de mois pour identifier les exceptions, les anomalies et les lacunes opérationnelles. Les plateformes ERP natives SaaS les plus avancées intègrent désormais les technologies de données et d'automatisation avec l'IA intégrée et l'IA générative. Ces plateformes peuvent aider à minimiser les efforts manuels et à accélérer la prise de décision, en fournissant des informations en temps réel qui nous permettent de saisir des opportunités de manière proactive et de résoudre les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent. Dans cet article, nous allons nous concentrer sur la façon dont les analyses en temps réel et basées sur les données nous permettent d'améliorer la prise de décision et de devenir plus efficaces sur le plan opérationnel et stratégique.

Prévisions : l'IA alimente les données

Les fonctionnalités d'IA générative offrent un potentiel de transformation dans l'ensemble de la finance. L'IA et l'automatisation des processus permettent un traitement des transactions et des données en temps quasi réel, ce qui permet de réduire les tâches manuelles inutiles et de fournir des données intégrées et de haute qualité pour des prévisions et des analyses rapides. Les gains d'efficacité et de productivité qui en résultent libèrent des ressources vitales pour davantage d'activités analytiques à valeur ajoutée (pour plus d'informations, reportez-vous à Piloter l'avenir de l'IA générative : comment les DAF peuvent optimiser leur productivité financière).

Avoir accès à des données complètes et précises à partir d'une source unique fournit le carburant nécessaire à l'automatisation, aux prévisions et aux analyses basées sur l'IA. Les plateformes ERP natives SaaS les plus avancées du marché ont depuis longtemps intégré l'IA aux données, aux logiciels et à l'infrastructure. Ces plateformes intègrent également de manière native l'IA/l'IA générative et les grands modèles de langage (LLM). Cela peut entraîner de puissants avantages, notamment :

• Des fonctionnalités d'IA intégrées aisément dans les flux de processus d'application, ce qui permet d'introduire et d'adopter facilement de nouvelles fonctionnalités d'IA en constante évolution et d'autres technologies avancées sans les efforts manuels importants ou le remaniement inhérents à une approche de plateforme fragmentée
• Le plus haut niveau de qualité, de pertinence et de fiabilité en matière d'IA, car l'IA est appliquée à vos données spécifiques ; les systèmes disjoints ou cloisonnés ne sont pas adaptés à cela
• Une localisation des données offrant un niveau de sécurité élevé, évitant l'exposition d'informations financières ou de gestion sensibles aux LLM publics
• Des données plus facilement structurées pour tirer parti de l'automatisation basée sur l'IA afin d'atteindre l'objectif du traitement sans contact

Résultat : les DAF doivent avoir besoin de l'utilisation de la plateforme ERP native SaaS intégrée la plus avancée et exiger le traitement automatique basé sur l'IA que ces plateformes permettent. Une telle plateforme ERP fournit les données de haute qualité nécessaires aux prévisions et aux analyses optimisées par l'IA en temps réel. Les données générées permettent d'obtenir immédiatement des analyses basées sur l'IA sur les exceptions et les anomalies, et, surtout, de prédire les résultats d'exploitation et les flux de trésorerie par rapport aux prévisions, avec des analyses narratives. Cette capacité fournit aux DAF les informations dont ils ont besoin pour allouer efficacement le capital aux opportunités et pour résoudre de manière préventive les problèmes.

Le rôle de la plateforme ERP s'étend au-delà de l'agrégation des données financières internes. Elle intègre les données de toutes les sources pertinentes pour améliorer la précision et la fiabilité des prévisions. Par exemple, l'intégration de données externes et prospectives sur les prix des produits de base, la météo, les chaînes logistiques mondiales, les canaux de distribution et les informations bancaires peut aider à rendre les prévisions basées sur l'IA plus fiables et les actions qui en résultent plus pertinentes et opportunes. Par exemple, les entreprises de biens de consommation peuvent bénéficier d'une visibilité continue grâce à l'intégration automatique des données issues des promotions commerciales et des stocks des chaînes de distribution, et les industriels peuvent prendre de meilleures décisions en intégrant les prix des produits de base et les données de la supply chain dans les modèles de prédiction financière.

L'IA sur le terrain

Les entreprises tirent déjà parti de l'IA de manière créative pour fournir des analyses et des prévisions qui améliorent la planification, les processus et les opérations de l'entreprise. Par exemple :

• Un grand fournisseur dans le secteur de la défense utilise des analyses optimisées par l'IA pour l'analyse des écarts, la détection et la catégorisation des anomalies, ce qui entraîne une gestion et des actions basées sur les exceptions.
• Une entreprise internationale de technologie financière génère des prévisions hebdomadaires des volumes de paiement basées sur l'IA, qui fournissent des informations sur les revenus et les dépenses.
• Un prestataire de services de transport utilise les prévisions mensuelles de volume de réparations basées sur l'IA par type de véhicule pour planifier et provisionner les dépenses de maintenance, l'un de ses postes de dépenses les plus importants.

L'IA sous sa forme actuelle peut offrir de nombreuses façons de simplifier ou d'éliminer les processus, d'augmenter la précision et d'améliorer l'efficacité. Alors que les entreprises continuent d'exploiter les données, l'IA traditionnelle et de nouvelles fonctionnalités d'IA générative seront introduites qui peuvent changer radicalement notre approche financière traditionnelle.

Perspectives : Étapes suivantes

L'IA générative permet d'accélérer considérablement le passage de la réflexion à l'action, réduisant considérablement les efforts manuels nécessaires pour obtenir des analyses. Nous pensons que l'IA générative continuera d'être intégrée aisément à l'IA traditionnelle pour améliorer davantage les analyses et les prévisions de manière innovante. Les organisations financières utiliseront l'IA générative pour fournir des récits contextuels faciles à comprendre qui expliquent les exceptions, les anomalies et les écarts dans les prévisions par rapport aux prévisions, fournissant des analyses approfondies, des observations et des actions recommandées pour résoudre les problèmes ou tirer parti des opportunités. Ces récits contextuels permettront un partage plus large des analyses dans la chaîne organisationnelle, au-delà de l'équipe de planification et d'analyse financières. Nous pensons que l'IA générative fournira également des explications sur les facteurs spécifiques qui influencent une prédiction donnée. Cette explicabilité des modèles de prévision est essentielle pour renforcer la confiance des utilisateurs financiers, généralement sceptiques.

Piloter la finance vers un avenir stratégique

En tant que responsables financiers, nous pouvons désormais définir des résultats basés sur les données, optimisés par la synergie de l'IA traditionnelle et de l'IA générative, en adéquation avec nos objectifs opérationnels et stratégiques. Il existe de nombreux cas d'utilisation pour obtenir des informations, des prévisions et des actions recommandées pour la gestion des revenus, des coûts, des recouvrements, de la trésorerie et du capital, l'amélioration des opérations grâce à l'analyse des KPI, l'exécution de projets stratégiques, de négociations et de transactions de financement, etc. Avec l'ajout de l'IA générative, nos équipes peuvent obtenir des analyses et une orientation intelligentes, ce qui permet de prendre des décisions proactives et opportunes pour atteindre les objectifs stratégiques.

Il est important de noter que tous les processus existants ne seront pas immédiatement augmentés par l'IA, car il y a une période d'entraînement de l'IA et d'affinage des données pour assurer la qualité, la fiabilité et la confiance dans la technologie. La concrétisation des avantages de l'IA nécessite également des processus basés sur les données, ce qui nous pousse à repenser les rôles et les responsabilités de l'entreprise, y compris au niveau interfonctionnel.

Les DAF doivent désormais faire de l'adoption de l'IA une priorité stratégique. Attendez-vous à une nouvelle norme pour une prise de décision proactive, en temps réel et basée sur les faits, reposant sur les données et l'IA. Les équipes finance doivent adopter immédiatement ces fonctionnalités pour établir une base d'IA solide pour des résultats basés sur les données, acquérir et maîtriser les compétences nécessaires pour obtenir la plus haute valeur ajoutée et être prêtes à assimiler les nouvelles fonctionnalités au fur et à mesure de leur introduction.

Attendre n'est pas une option.